DE102011081345A1 - Method for creating a model - Google Patents
Method for creating a model Download PDFInfo
- Publication number
- DE102011081345A1 DE102011081345A1 DE102011081345A DE102011081345A DE102011081345A1 DE 102011081345 A1 DE102011081345 A1 DE 102011081345A1 DE 102011081345 A DE102011081345 A DE 102011081345A DE 102011081345 A DE102011081345 A DE 102011081345A DE 102011081345 A1 DE102011081345 A1 DE 102011081345A1
- Authority
- DE
- Germany
- Prior art keywords
- model
- data
- physical
- parameters
- measurements
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
- G06N7/01—Probabilistic graphical models, e.g. probabilistic networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Algebra (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Geometry (AREA)
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
Abstract
Es werden Verfahren zum Erstellen eines physikalischen Modells für ein reales physikalisches System und eine Anordnung zur Durchführung des Verfahrens vorgestellt. Das physikalische Modell wird durch Modellparameter bestimmt, wobei bekannte und unbekannte Modellparameter vorliegen, und wobei auf Grundlage von Messungen an dem realen physikalischen System ein datenbasiertes System trainiert und mit diesem datenbasierten Modell zumindest einer der unbekannten Modellparameter bestimmt wird.Methods for creating a physical model for a real physical system and an arrangement for performing the method are presented. The physical model is determined by model parameters, where known and unknown model parameters are present, and based on measurements on the physical physical system, a data-based system is trained and determined with this data-based model of at least one of the unknown model parameters.
Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erstellen eines physikalischen Modells eines realen Systems und eine Anordnung zur Durchführung des Verfahrens.The invention relates to a method for creating a physical model of a real system and to an arrangement for carrying out the method.
Stand der TechnikState of the art
Bei der Entwicklung technischer Systeme werden Modelle eingesetzt, mit denen das Verhalten dieser Systeme simuliert werden kann. Ein mathematisches Modell verwendet dabei die Sprache der Mathematik, um bspw. ein technisches bzw. physikalisches System zu beschreiben. Das Verfahren zur Erstellung des Modells wird als Modellierung bezeichnet. Bei der Modellierung werden Modellparameter bestimmt, die das Verhalten des Modells beschreiben.In the development of technical systems models are used to simulate the behavior of these systems. A mathematical model uses the language of mathematics, for example, to describe a technical or physical system. The process of creating the model is called modeling. Modeling determines model parameters that describe the behavior of the model.
Es wird dabei zwischen sogenannten White Box Modellen und Black Box Modellen unterschieden. Bei White Box Modellen ist es möglich, diese anzuschauen, das heißt, es handelt sich um mathematische Gleichungen, die das Verhalten und die Zustände des Systems auf Basis von bekannten physikalischen und/oder chemischen Zusammenhängen beschreiben. Anhand der Gleichungen kann das Systemverhalten auch mit sinnvollen Zwischengrößen nachvollzogen werden.A distinction is made between so-called white box models and black box models. In white box models, it is possible to look at them, that is, they are mathematical equations that describe the behavior and states of the system based on known physical and / or chemical relationships. Based on the equations, the system behavior can also be reconstructed with meaningful intermediate variables.
Im Gegensatz dazu sind Black Box Modelle nicht anschaulich. Diese umfassen zwar auch mathematische Gleichungen, die jedoch nicht die Physik, sondern nur den Zusammenhang zwischen Messdaten beschreiben. Somit sind keine Grundannahmen enthalten, jeder Verlauf ist möglich, der sich aus Messdaten ergeben kann. In contrast, black box models are not graphic. Although these include mathematical equations, they do not describe physics but only the relationship between measured data. Thus, no basic assumptions are included, any course is possible, which can result from measurement data.
Als Grey Box Modelle werden Mischformen von Black- und White Box Modellen bezeichnet.Gray Box models are called mixed forms of black and white box models.
Damit sich physikalische Modelle in der Simulation korrekt verhalten, müssen die Modellparameter möglichst exakt bestimmt werden. Da diese nicht immer messtechnisch bestimmt werden können, erfolgt die Parametrisierung dieser nicht messbaren Parameter durch eine Optimierung dieser Parameter, bei der Messungen am realen System als Basis herangezogen werden, auf welche die Modellausgänge angeglichen werden. Das heißt, die Parametrisierung der physikalischen Modelle erfolgt über Einzelmessungen am realen System. So that physical models behave correctly in the simulation, the model parameters must be determined as accurately as possible. Since these can not always be determined metrologically, the parameterization of these non-measurable parameters takes place by an optimization of these parameters, in which measurements on the real system are used as the basis to which the model outputs are adjusted. This means that the parameterization of the physical models takes place via individual measurements on the real system.
Im konkreten Beispiel der Parametrisierung eines physikalischen Luftsystems, physikalischen Triebstrangmodells oder eines physikalischen Motoremissionsmodells werden diese Messungen an bestimmten Betriebspunkten, definiert durch Motordrehzahl und Motorlast, durchgeführt. Eine Begrenzung der Anzahl der Messungen ist hierbei durch Zeitaufwand und Kosten der einzelnen Messungen gegeben. Deswegen werden nur vergleichsweise wenige Messungen durchgeführt. Auf Basis dieser wenigen Messungen wird das physikalische Modell parametrisiert.In the concrete example of the parameterization of a physical air system, physical drive train model or a physical engine emission model, these measurements are carried out at specific operating points, defined by engine speed and engine load. A limitation of the number of measurements is given by the time and cost of the individual measurements. Therefore only comparatively few measurements are carried out. Based on these few measurements, the physical model is parameterized.
Problematisch ist das Verhalten des physikalischen Systems zwischen den konkret gemessenen Betriebspunkten. Da nicht alle möglichen Kombinationen an Eingangsparametern vermessen werden können, gibt es immer eine Unsicherheit bzw. Ungenauigkeit an Punkten, die nicht gemessen wurden, jedoch im Modell eingestellt werden können.The problem is the behavior of the physical system between the actual measured operating points. Since not all possible combinations of input parameters can be measured, there is always an uncertainty or inaccuracy at points that have not been measured but can be adjusted in the model.
Die Druckschrift
Aus der Druckschrift
In den genannten Druckschriften wird somit beschrieben, ein datenbasiertes Modell dafür zu verwenden, physikalische Größen eines Systems vorherzusagen. Bei datenbasierten Modellen ist jedoch zu beachten, dass diese keine physikalische Grundstruktur kennen. Außerdem ist der Datenumfang bei datenbasierten Modellen wesentlich größer als bei physikalischen Modellen. Aus diesem Grunde sind datenbasierte Modelle nur bedingt für den Einsatz in einem Applikations- oder Optimierungsprozess geeignet.The cited documents thus describe the use of a data-based model for predicting physical quantities of a system. For data-based models, however, it should be noted that they do not know any basic physical structure. In addition, the data volume of data-based models is much greater than that of physical models. For this reason, data-based models are only conditionally suitable for use in an application or optimization process.
Offenbarung der ErfindungDisclosure of the invention
Vor diesem Hintergrund wird ein Verfahren zum Erstellen eines Modells nach Anspruch 1 und eine Anordnung zur Durchführung des Verfahrens nach Anspruch 9 vorgestellt. Ausgestaltungen ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen und der Beschreibung.Against this background, a method for creating a model according to claim 1 and an arrangement for carrying out the method according to claim 9 are presented. Embodiments result from the dependent claims and the description.
Es wird somit ein Verfahren vorgestellt, bei dem ein datenbasiertes Modell dazu verwendet wird, ein physikalisches Modell zu parametrisieren. Dies kann offline ohne eine Verbindung zu einer Motorsteuerung oder dergleichen durchgeführt werden. Somit kann das physikalische Modell, das ebenfalls offline Verwendung findet, die Realität bestmöglich abdecken. Dies erfolgt nicht nur an wenigen gemessenen Verläufen, sondern im Gesamtbereich, der mit Hilfe eines datenbasierten Modells aus vergleichsweise wenigen Messungen abgebildet werden kann.Thus, a method is presented using a data-based model to to parameterize a physical model. This can be done offline without connection to a motor control or the like. Thus, the physical model, which is also used offline, the reality cover the best possible. This is done not only on a few measured progressions, but in the total range, which can be mapped with the help of a data-based model from comparatively few measurements.
Zu beachten ist, dass das reale System technisch vermessen wird und auf Grundlage dieser technisch ermittelten Werte ein datenbasiertes Modell gelernt bzw. trainiert wird. Daneben wird ein physikalisches Modell entwickelt, wobei Modellparameter ebenfalls gemessen und/oder aus technischen Datenblättern ermittelt werden können. Dies sind dann bekannte Modellparameter. Hierbei liegen technische Überlegungen zum Verhalten und der Struktur des Systems zu Grunde. Unbekannte Modellparameter werden dann auf Grundlage des datenbasierten Modells ermittelt bzw. bestimmt. Dabei kann je nach Anforderung mindestens einer der unbekannten Modellparameter, eine notwendige Anzahl der unbekannten Modellparameter oder alle unbekannten Modellparameter bestimmt werden.It should be noted that the real system is measured technically and that a data-based model is learned or trained on the basis of these technically determined values. In addition, a physical model is developed in which model parameters can also be measured and / or determined from technical data sheets. These are then known model parameters. This is based on technical considerations regarding the behavior and the structure of the system. Unknown model parameters are then determined or determined on the basis of the data-based model. Depending on the requirement, at least one of the unknown model parameters, a necessary number of unknown model parameters or all unknown model parameters can be determined.
Bekannte Modellparameter sind dabei Modellparameter, die bspw. aus Messungen am realen physikalischen System oder aus weiteren bekannten Informationen über das reale physikalische System, bspw. durch Dokumentationen wie Datenblätter, bestimmt sind. Unbekannte Modellparameter sind solche, die nicht durch Messungen oder sonstige gesicherte Informationen über das reale physikalische System bestimmt sind. Dies kann bspw. daran liegen, dass diese Modellparameter, aus technischen Gründen oder aus Zeit- oder Kostengründen, nicht ermittelbar bzw. messbar sind.Known model parameters are model parameters that are determined, for example, from measurements on the physical physical system or from other known information about the real physical system, for example through documentation such as data sheets. Unknown model parameters are those that are not determined by measurements or other secure information about the real physical system. This may, for example, be due to the fact that these model parameters can not be determined or measured for technical reasons or for reasons of time or costs.
Ein datenbasiertes Modell kann durch einen Satz von Messungen das reale System mit allen denkbaren Kombinationen von Eingangsparametern abbilden. Dieses datenbasierte Modell kann nun verwendet werden, um die Parameter eines physikalischen Modells zu applizieren bzw. optimieren. Der Vorteil des beschriebenen Verfahrens besteht somit darin, dass die Parameter des physikalischen Systems auch an Stellen angepasst werden können, die nicht explizit vermessen wurden oder auch nicht vermessen werden konnten, sondern stattdessen durch das datenbasierte Modell mit hoher Genauigkeit interpoliert werden. Dies spart Zeit und zusätzliche Messungen und verbessert die Modellqualität des physikalischen Modells erheblich.A data-based model can use a set of measurements to model the real system with all conceivable combinations of input parameters. This data-based model can now be used to apply or optimize the parameters of a physical model. The advantage of the method described is therefore that the parameters of the physical system can also be adapted at locations that were not explicitly measured or could not be measured, but instead are interpolated by the data-based model with high accuracy. This saves time and additional measurements and significantly improves the model quality of the physical model.
Zusätzlich kann mittels des datenbasierten Modells die Qualität der durchgeführten Messungen bewertet werden. Durch den statistischen Ansatz des datenbasierten Modells können Messausreißer leicht identifiziert werden, da diese sich vom erwarteten Verlauf deutlich unterscheiden. Weiterhin kann über die statistische Betrachtung der Messdaten eine Aussage zum Messrauschen und zur Reproduzierbarkeit des Systemverhaltens getroffen werden.In addition, the quality of the measurements carried out can be evaluated by means of the data-based model. Due to the statistical approach of the data-based model, outliers can be easily identified, as they differ significantly from the expected course. Furthermore, a statement about the measurement noise and the reproducibility of the system behavior can be made via the statistical analysis of the measurement data.
Insbesondere eignen sich für das Verfahren datenbasierte Modelle, die auch eine Angabe über die Modellunsicherheit liefern. Diese kann verwendet werden, um einen Gültigkeitsbereich des datenbasierten Modells anzugeben. Dieser Gültigkeitsbereich oder die Modellunsicherheit kann in der Optimierung verwendet werden, um die Optimierungsergebnisse hinsichtlich Qualität und Robustheit zu verbessern. Ein Beispiel für datenbasierte Modelle, welche die Modellunsicherheit angeben, sind die sogenannten Bayesschen Regressionsverfahren wie Kriging (
Weitere Vorteile und Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung und den beiliegenden Zeichnungen.Further advantages and embodiments of the invention will become apparent from the description and the accompanying drawings.
Es versteht sich, dass die voranstehend genannten und die nachstehenden noch zu erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.It is understood that the features mentioned above and those yet to be explained can be used not only in the particular combination given, but also in other combinations or in isolation, without departing from the scope of the present invention.
Kurze Beschreibung der ZeichnungenBrief description of the drawings
Ausführungsformen der ErfindungEmbodiments of the invention
Die Erfindung ist anhand von Ausführungsformen in den Zeichnungen schematisch dargestellt und wird nachfolgend unter Bezugnahme auf die Zeichnungen ausführlich beschrieben.The invention is schematically illustrated by embodiments in the drawings and will be described below in detail with reference to the drawings.
In
In einem anschließenden Schritt
In
In einem anschließenden Schritt
In einer Ausführung des dargelegten Verfahrens wird zunächst ausgehend von theoretischen Überlegungen und auf Grundlage technischer Überlegungen ein physikalisches Modell des Systems erstellt. Die Parameter dieses Modells sind teilweise messbar und aus Datenblättern zu ermitteln. Verschiedene Parameter sind jedoch nicht zu ermitteln und damit unbekannt, da eine dazu passende Messtechnik nicht existiert. Ein weiterer Hinderungsgrund können zu hohen Kosten sein, wenn bspw. der Einsatz eines Computertomographen notwendig ist. In one embodiment of the disclosed method, based on theoretical considerations and based on technical considerations, a physical model of the system is first created. The parameters of this model are partly measurable and can be determined from datasheets. However, various parameters can not be determined and therefore unknown, since a suitable measuring technique does not exist. Another obstacle can be too high costs, if, for example, the use of a computer tomograph is necessary.
Hierbei kann man sich damit behelfen, dass das reale System mit einer bestimmten Anregung der Eingangsgrößen vermessen wird und die Systemantworten aufgezeichnet werden, d. h. man fährt z. B. mit einem Fahrzeug verschiedene Fahrmanöver und zeichnet diese sowie die Fahrzeugreaktionen mit geeigneten Messgeräten auf.This can be achieved by measuring the real system with a specific excitation of the input variables and recording the system responses, ie. H. you drive z. B. with a vehicle different driving maneuvers and records these and the vehicle reactions with suitable measuring devices.
Die Messungen dienen somit einerseits dazu, Modellparameter zu bestimmen und andererseits dazu, eine Grundlage für das Trainieren eines datenbasierten Modells zu liefern. Es kann vorgesehen sein, dass bestimmte Messergebnisse sowohl zur Parameterbestimmung als auch zum Trainieren des datenbasierten Modells herangezogen werden. Alternativ oder ergänzend kann vorgesehen sein, dass Messergebnisse ausschließlich zur Parameterbestimmung oder zum Trainieren des datenbasierten Modells herangezogen werden.The measurements thus serve, on the one hand, to determine model parameters and, on the other hand, to provide a basis for training a data-based model. It can be provided that certain measurement results are used both for parameter determination and for training the data-based model. Alternatively or additionally, it can be provided that measurement results are used exclusively for parameter determination or for training the data-based model.
Entsprechend dem erläuterten Verfahren wird auf Grundlage von Messungen ein datenbasiertes Modell trainiert. Dieses Modell erlaubt nun Vorhersagen an beliebigen Stellen im Eingangsraum, unabhängig davon, ob genau diese Kombination vermessen wurde. Dieses trainierte datenbasierte Modell ist nunmehr die Referenz für das physikalische Modell und die unbekannten Modellparameter des physikalischen Modells können bspw. durch eine Approximation ermittelt werden.According to the explained method, a data-based model is trained on the basis of measurements. This model now allows predictions anywhere in the input room, regardless of whether exactly this combination was measured. This trained data-based model is now the reference for the physical model and the unknown model parameters of the physical model can be determined, for example, by an approximation.
Es ist somit im Applikationsprozess möglich, Optimierungen von Modellparametern eines physikalischen Modells an Stellen vorzunehmen, die zuvor nicht explizit vermessen wurden. Das datenbasierte Modell wird dabei bspw. zur Interpolation verwendet.It is thus possible in the application process to make optimizations of model parameters of a physical model at locations that were not previously measured explicitly. The data-based model is used, for example, for interpolation.
Die auf diese Weise erstellten physikalischen Modelle können bspw. zur Applikation und Optimierung von Modellen verwendet werden, die wiederum in Funktionen im Rahmen eines Kennfeldmodells in Motorsteuergeräten eingesetzt werden können.The physical models created in this way can be used, for example, for the application and optimization of models, which in turn can be used in functions within the framework of a map model in engine control units.
In
In der Recheneinheit
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.This list of the documents listed by the applicant has been generated automatically and is included solely for the better information of the reader. The list is not part of the German patent or utility model application. The DPMA assumes no liability for any errors or omissions.
Zitierte PatentliteraturCited patent literature
- DE 102008043315 A1 [0009] DE 102008043315 A1 [0009]
- DE 102008001081 A1 [0010] DE 102008001081 A1 [0010]
Zitierte Nicht-PatentliteraturCited non-patent literature
- "A statistical approach to some mine valuations and allied problems at the Witwatersrand", D.G. Krige, 1951 [0018] "A statistical approach to some mine valuations and allied problems at the Witwatersrand", DG Krige, 1951 [0018]
- "The intrinsic random functions, and their applications", G. Matheron, Adv. Appl. Prob., 5, pp 439–468, 1973 [0018] "The intrinsic random functions, and their applications", G. Matheron, Adv. Appl. Prob., 5, pp 439-468, 1973 [0018]
- "Gaussian Processes for Machine Learning", Rasmussen and Williams, MIT Press, 2006 [0018] "Gaussian Processes for Machine Learning", Rasmussen and Williams, MIT Press, 2006 [0018]
- "Sparse Gaussian processes using pseudo-inputs"; E. Snelson and Z Ghahramani, Advances in Neural Information Processing Systems 18, pp 1259–1266, 2006 [0018] "Sparse Gaussian processes using pseudo-inputs"; E. Snelson and Z Ghahramani, Advances in Neural Information Processing Systems 18, pp 1259-1266, 2006. [0018]
- "Validation of Neural Networks in Automotive Engine Calibration", D. Lowe and K. Zapart, 1997 [0018] "Validation of Neural Networks in Automotive Engine Calibration", D. Lowe and K. Zapart, 1997 [0018]
Claims (9)
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102011081345A DE102011081345A1 (en) | 2011-08-22 | 2011-08-22 | Method for creating a model |
CN201280040756.8A CN103748588A (en) | 2011-08-22 | 2012-07-19 | Method for the creation of model |
CN201910226165.3A CN109902438A (en) | 2011-08-22 | 2012-07-19 | Method for establishing model |
PCT/EP2012/064149 WO2013026636A1 (en) | 2011-08-22 | 2012-07-19 | Method for the creation of a model |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102011081345A DE102011081345A1 (en) | 2011-08-22 | 2011-08-22 | Method for creating a model |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
DE102011081345A1 true DE102011081345A1 (en) | 2013-02-28 |
Family
ID=46682801
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
DE102011081345A Pending DE102011081345A1 (en) | 2011-08-22 | 2011-08-22 | Method for creating a model |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
CN (2) | CN103748588A (en) |
DE (1) | DE102011081345A1 (en) |
WO (1) | WO2013026636A1 (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102016104236A1 (en) | 2016-03-09 | 2017-09-14 | Iav Gmbh Ingenieurgesellschaft Auto Und Verkehr | Method of creating a model of a technical system |
DE102017222568A1 (en) * | 2017-12-13 | 2019-06-13 | Robert Bosch Gmbh | A method for determining a coefficient of friction for a contact between a tire of a vehicle and a road and method for controlling a vehicle function of a vehicle |
CN115392057A (en) * | 2022-10-27 | 2022-11-25 | 中国人民解放军国防科技大学 | Low-earth-orbit constellation satellite simulation modeling method |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102013227183A1 (en) * | 2013-12-27 | 2015-07-02 | Robert Bosch Gmbh | Method and apparatus for providing a sparse Gaussian process model for calculation in an engine control unit |
DE102017218889A1 (en) * | 2017-10-23 | 2019-04-25 | Robert Bosch Gmbh | Unarmed parameterized AI module and method of operation |
DE102018006312B4 (en) * | 2018-08-10 | 2021-11-25 | Mtu Friedrichshafen Gmbh | Method for model-based control and regulation of an internal combustion engine |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102008001081A1 (en) | 2008-04-09 | 2009-10-15 | Robert Bosch Gmbh | Method and engine control unit for controlling an internal combustion engine |
DE102008043315A1 (en) | 2008-10-30 | 2010-05-06 | Robert Bosch Gmbh | Method for operating internal combustion engine, particularly for motor vehicle, involves detecting combustion chamber pressure within combustion chamber of combustion engine |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5732689A (en) * | 1995-02-24 | 1998-03-31 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Air-fuel ratio control system for internal combustion engines |
US6016460A (en) * | 1998-10-16 | 2000-01-18 | General Motors Corporation | Internal combustion engine control with model-based barometric pressure estimator |
US9437884B2 (en) * | 2008-05-13 | 2016-09-06 | GM Global Technology Operations LLC | Self-tuning thermal control of an automotive fuel cell propulsion system |
AU2009251043A1 (en) * | 2009-01-07 | 2010-07-22 | The University Of Sydney | A method and system of data modelling |
-
2011
- 2011-08-22 DE DE102011081345A patent/DE102011081345A1/en active Pending
-
2012
- 2012-07-19 CN CN201280040756.8A patent/CN103748588A/en active Pending
- 2012-07-19 CN CN201910226165.3A patent/CN109902438A/en active Pending
- 2012-07-19 WO PCT/EP2012/064149 patent/WO2013026636A1/en active Application Filing
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102008001081A1 (en) | 2008-04-09 | 2009-10-15 | Robert Bosch Gmbh | Method and engine control unit for controlling an internal combustion engine |
DE102008043315A1 (en) | 2008-10-30 | 2010-05-06 | Robert Bosch Gmbh | Method for operating internal combustion engine, particularly for motor vehicle, involves detecting combustion chamber pressure within combustion chamber of combustion engine |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
"A statistical approach to some mine valuations and allied problems at the Witwatersrand", D.G. Krige, 1951 |
"Gaussian Processes for Machine Learning", Rasmussen and Williams, MIT Press, 2006 |
"Sparse Gaussian processes using pseudo-inputs"; E. Snelson and Z Ghahramani, Advances in Neural Information Processing Systems 18, pp 1259-1266, 2006 |
"The intrinsic random functions, and their applications", G. Matheron, Adv. Appl. Prob., 5, pp 439-468, 1973 |
"Validation of Neural Networks in Automotive Engine Calibration", D. Lowe and K. Zapart, 1997 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102016104236A1 (en) | 2016-03-09 | 2017-09-14 | Iav Gmbh Ingenieurgesellschaft Auto Und Verkehr | Method of creating a model of a technical system |
DE102017222568A1 (en) * | 2017-12-13 | 2019-06-13 | Robert Bosch Gmbh | A method for determining a coefficient of friction for a contact between a tire of a vehicle and a road and method for controlling a vehicle function of a vehicle |
CN115392057A (en) * | 2022-10-27 | 2022-11-25 | 中国人民解放军国防科技大学 | Low-earth-orbit constellation satellite simulation modeling method |
CN115392057B (en) * | 2022-10-27 | 2022-12-30 | 中国人民解放军国防科技大学 | Low-earth-orbit constellation satellite simulation modeling method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103748588A (en) | 2014-04-23 |
WO2013026636A1 (en) | 2013-02-28 |
CN109902438A (en) | 2019-06-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP2999998B1 (en) | Methods for ascertaining a model of an output variable of a technical system | |
EP2748686B1 (en) | Method for the creation of a function for a control device | |
DE102011081345A1 (en) | Method for creating a model | |
AT511577A2 (en) | MACHINE IMPLEMENTED METHOD FOR OBTAINING DATA FROM A NON-LINEAR DYNAMIC ESTATE SYSTEM DURING A TEST RUN | |
DE102017006687B4 (en) | Testing system for routine testing of test objects and procedures | |
AT520827B1 (en) | A method of determining a vehicle parameter of a vehicle record of a vehicle and using the vehicle parameter on a test bench | |
DE102012211981A1 (en) | Method and apparatus for creating and testing a controller program | |
DE102019124018A1 (en) | Method for optimizing tests of control systems for automated vehicle dynamics systems | |
DE102019134053A1 (en) | Process for the continuous validation of automated driving functions applied in driving tests | |
DE102016216945A1 (en) | A method and apparatus for performing a function based on a model value of a data-based function model based on a model validity indication | |
DE102013224698A1 (en) | Method and device for determining a data-based function model | |
DE102017213510A1 (en) | Method and apparatus for generating a machine learning system, and virtual sensor device | |
EP2088486A1 (en) | Method for measuring a non-linear dynamic real system using design of experiment | |
DE102017110795A1 (en) | Method for improved calibration of the control of an internal combustion engine | |
DE102013206291A1 (en) | Method and apparatus for creating a non-parametric, data-based function model | |
DE102013212889A1 (en) | Method and device for creating a control for a physical unit | |
EP3942372B1 (en) | Method for validating system parameters of an energy system, method for operating an energy system, and energy management system for an energy system | |
DE102020215136A1 (en) | Procedure for the automated evaluation of a simulation model | |
DE102019126292A1 (en) | System and method for predicting an analytical anomaly in computational fluid dynamics analysis | |
DE102019128223A1 (en) | Methods, devices and computer programs | |
AT522649A1 (en) | Method and system for determining the amount of air supplied to an internal combustion engine | |
EP3056994B1 (en) | Device and method for detecting, checking and storing process data from at least two process steps | |
DE102012210516A1 (en) | Method for virtual application of components in motor car, involves performing the measurement of component by optimization of second parameters set, and enabling the rating of second parameter set | |
DE102021115103B3 (en) | Method, device, vehicle and computer program for modeling and monitoring a heating behavior of a vehicle component | |
DE102013206285A1 (en) | Method and apparatus for creating a non-parametric, data-based function model |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
R012 | Request for examination validly filed | ||
R079 | Amendment of ipc main class |
Free format text: PREVIOUS MAIN CLASS: G06F0017500000 Ipc: G06F0030000000 |